딥시크와 CHATGPT와 비교 어떤 AI가 승리자가 될까?

목차

• 딥시크와 GPT 사용 후 느낀 주요 차이점
• 딥시크 개발 비용 절감에 대한 내 생각
• 딥시크와 GPT의 성능 비교: 실제 경험
• 딥시크 논란의 이유와 내 견해
• 결론: 두 모델의 강점과 약점

딥시크와 GPT를 사용해보니: 비슷하지만 다른 두 AI

 

비용을 절감하고도뛰어난 성능을 자랑하는 딥시크

 

딥시크는 특히 저렴한 비용으로 고성능 AI를 개발했다는 점에서 주목받고 있다. 예를 들어, 딥시크의 최신 모델인 딥시크-V2는 엔비디아의 고가 GPU 대신 상대적으로 저렴한 GPU를 사용해 훈련되었음에도 불구하고, 성능 면에서는 미국 주요 AI 모델과 비슷하거나 더 뛰어난 수준을 보여줬다.

 

 

내가 특히 흥미롭게 느낀 부분은 딥시크가 비용 효율성에 강점이 있다는 점이었다. AI 모델을 훈련하는 데는 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요한데, 딥시크는 이를 최소화하면서도 결과물의 품질을 유지하는 데 성공했다.

 

 

실제로 GPT를 훈련하는 데 소요된 비용과 비교해 보면 딥시크의 접근 방식이 얼마나 효율적인지 알 수 있다. 이러한 비용 절감은 단순히 기술적 능력만이 아니라, 창업자의 비즈니스 마인드와 시장 이해도가 결합된 결과라고 생각된다. 딥시크의 성과를 보면, 꼭 거대한 자본과 인프라가 아니더라도 창의적인 접근과 효율적인 자원 활용이 얼마나 중요한지를 다시금 깨닫게 된다.

\

 

 

 

딥시크와 GPT 사용 후 느낀 주요 차이점

최근에 딥시크(DeepSeek)와 GPT를 모두 사용해볼 기회가 있었다. 두 모델 모두 AI라는 공통점을 가지고 있지만, 사용하면서 느낀 점은 확실히 달랐다. **딥시크**는 특정 데이터 분석과 예측 작업에 강점을 보였다. 내가 업로드한 데이터 파일을 빠르게 분석하고, 의미 있는 결과를 도출하는 데 딥시크가 정말 유용했다.

 

 

특히 숫자 기반 작업이나 복잡한 데이터를 처리할 때 효율적이었다. 반면, **GPT**는 자연어 기반의 작업에 강점을 가졌다. 어떤 질문을 하더라도 맥락을 이해하고 적절한 답변을 생성해줬다. 특히 글쓰기, 대화, 창의적인 콘텐츠 생성에서는 딥시크보다 훨씬 강력하다는 느낌이었다.

 

 

딥시크: 창업 배경과 놀라운 성장

딥시크(DeepSeek)는 2023년 5월, 량원펑(Liang Wenfeng)이라는 인물이 설립한 중국의 AI 스타트업이다. 딥시크의 창업 이야기는 단순한 기술 혁신 그 이상이었다. 저장대학교에서 컴퓨터 공학을 전공한 량원펑은 졸업 후 헤지펀드 매니저로 활동하며, AI를 활용한 트레이딩 알고리즘을 개발한 경험을 가지고 있었다.

 

 

량원펑의 배경은 상당히 흥미롭다. 그는 금융권에서 AI 모델이 실질적으로 어떤 가치를 만들어낼 수 있는지 직접 목격했고, 이를 통해 자신만의 AI 모델을 만들어야겠다는 확신을 가졌다고 한다. 딥시크의 설립도 이렇게 실무 중심의 경험에서 비롯된 것이다. AI 모델 개발이 단순히 실험실에서 끝나는 기술이 아니라, 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다는 점을 잘 알고 있는 창업자의 자신감이 느껴진다.

 

 

오픈소스를 통한 AI 시장 혁신

딥시크는 또 하나의 차별점을 가지고 있다. 바로 오픈소스 AI 모델을 공개하며, 시장에서의 입지를 강화하고 있다는 점이다. 이 방식은 전통적인 AI 기업들이 비공개 기술과 독점적인 데이터로 시장을 선도해왔던 기존의 접근과는 대조적이다. 딥시크가 오픈소스를 선택한 이유는 분명하다. AI 기술의 민주화와 더불어, 다양한 사용자와 개발자가 딥시크 모델을 활용하여 더 많은 혁신을 이루게끔 장려하기 위함이다. 이런 개방적인 태도는 AI 업계 전반에 긍정적인 변화를 불러일으킬 가능성이 크다.

 

내가 딥시크의 오픈소스 접근 방식을 보며 든 생각은, 이 회사가 단순히 단기적인 이익을 추구하는 게 아니라는 점이었다. 오픈소스는 사용자 커뮤니티와 개발자 네트워크를 강화하고, 장기적으로 더 큰 생태계를 만들어갈 수 있는 전략이기 때문이다. 딥시크의 이런 방식이 앞으로 더 많은 스타트업에 영향을 미칠 것 같다는 예감이 든다.

 

https://www.deepseek.com/

 

 

 

중국 AI 스타트업의 성장 가능성

딥시크는 중국이라는 독특한 AI 생태계 속에서 성장한 기업이다. 중국은 방대한 데이터와 정부의 강력한 지원, 그리고 인프라의 발전 덕분에 AI 기술에서 빠르게 발전해 왔다. 딥시크도 이 생태계에서 탄생한 모델 중 하나로, 자국의 데이터와 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하며 빠르게 시장의 주목을 받았다. 중국 AI 기업의 도전 정신과 효율성을 보면, 글로벌 시장에서 점차 경쟁력을 키워가고 있다는 점을 느낄 수 있다.

 

 

딥시크가 그 대표적인 사례로, AI 모델 개발에서 "더 저렴하고 더 효율적인 대안"을 제시하며 새로운 흐름을 만들어가고 있다고 생각한다. 앞으로 딥시크가 어떤 방향으로 성장할지, 그리고 글로벌 시장에서 GPT와 같은 모델과 어떤 경쟁 구도를 형성할지 기대된다.

 

 

 

딥시크 개발 비용 절감에 대한 내 생각

딥시크가 GPT보다 개발 비용이 훨씬 적게 들었다는 이야기를 처음 들었을 때, 그 이유가 정말 궁금했다. 사용하면서 느낀 점은 중국의 인프라와 데이터 접근성이 큰 역할을 했다는 것이다. 중국은 자체 클라우드 서비스(알리클라우드, 텐센트 클라우드)와 방대한 공공 데이터베이스를 보유하고 있다. 내가 보기엔, 딥시크가 이런 자원을 최대한 활용했기 때문에 비용을 절감할 수 있었던 것 같다.

 

 

 

반면 GPT는 미국과 유럽의 데이터를 광범위하게 사용하고, 철저한 윤리적 검토와 편향 제거 작업을 거쳤다. 그래서 더 높은 비용이 투입되었겠지만, 그만큼 다목적 활용성과 신뢰성을 갖춘 모델이 탄생했다고 생각한다.

 

 

딥시크와 GPT의 성능 비교: 실제 경험

성능 면에서는 두 모델이 서로 다른 강점을 가지고 있었다.

 

1. 딥시크의 강점

 

- 딥시크는 내가 업로드한 복잡한 데이터를 빠르게 분석하고, 직관적인 그래프와 결과를 제공했다.

- 특히 특정 도메인(예: 금융 데이터, 시장 예측)에서는 빠르고 정확한 결과를 보여줬다.

 

2. GPT의 강점 - GPT는 단순한 질문에 답변하는 데서 끝나지 않고, 창의적이고 깊이 있는 콘텐츠를 만들어내는 데 탁월했다.

 

- 내가 요청한 문서 요약이나 이메일 작성은 물론, 대화에서도 자연스러운 흐름을 유지했다. 결론적으로, 데이터 분석 작업은 딥시크가 더 나았고, 일상적 대화나 글쓰기에서는 GPT가 더 강력했다.

 

 

 

딥시크 논란의 이유와 내 견해

딥시크가 논란이 되는 이유 중 하나는 데이터 윤리와 투명성 문제다. 개인적으로, 딥시크를 사용하면서 데이터의 출처나 처리 방식에 대한 명확한 정보가 부족하다는 느낌을 받았다. 특히, 딥시크는 특정 도메인에 특화된 만큼 제한된 데이터셋에 의존할 가능성이 높아 보였다.

 

 

GPT는 광범위한 데이터 학습과 다양한 언어 지원으로 더 많은 신뢰감을 줬다. 또한, 딥시크를 "GPT의 대체제"로 홍보한 마케팅도 논란을 키운 것 같다. 두 모델은 명확히 다른 목적을 가지고 설계되었는데, 이를 비교하며 과장한 마케팅이 사용자들에게 혼란을 준 것 같다.

 

 

결론: 두 모델의 강점과 약점

딥시크와 GPT는 각각 다른 목적으로 설계된 모델이다. 그래서 직접 사용해보니 이 두 모델을 단순 비교하는 건 어렵다고 느꼈다.

 

- 딥시크는 데이터 분석과 예측, 특정 도메인에서 뛰어난 성능을 보였다.

 

- GPT는자연어 처리와 다목적 활용성에서 독보적인 능력을 발휘했다. 결론적으로, 나는 작업 목적에 따라 두 모델을 적절히 활용하는 것이 가장 현명하다고 생각한다. 데이터 분석과 예측이 필요하다면 딥시크를, 창의적 작업과 자연어 기반의 소통이 필요하다면 GPT를 추천한다. 두 모델 모두 AI 기술 발전의 훌륭한 예이며, 앞으로 이들이 어떤 방향으로 발전할지 기대된다.